دوره تسلط بر پردازش زبان طبیعی: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر پردازش زبان طبیعی: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
• 2. تاریخچه و تکامل پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی: زبان، گرامر، معنا
• 4. پردازش متن: توکنایز کردن، ریشه‌یابی، حذف کلمات توقف
• 5. مدل‌های زبانی: n-gram، مدل‌های مارکوف
• 6. بردارسازی کلمات: Word2Vec، GloVe، FastText
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع آن
• 8. Long Short-Term Memory (LSTM) و کاربردهای آن در NLP
• 9. Gated Recurrent Unit (GRU) و مزایای آن
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و تاثیر آن بر NLP
• 11. ترانسفورمرها: معماری و کاربردها
• 12. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر: BERT، GPT، T5
• 13. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 14. طبقه‌بندی متن: روش‌ها و الگوریتم‌ها
• 15. تحلیل احساسات: تکنیک‌ها و کاربردها
• 16. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 17. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 18. خلاصه‌سازی متن: روش‌های استخراجی و انتزاعی
• 19. ترجمه ماشینی: رویکردها و چالش‌ها
• 20. پاسخ به سوال: مدل‌ها و ارزیابی
• 21. تولید متن: مدل‌های زبانی و کاربردها
• 22. مدیریت داده‌های متنی: جمع‌آوری، پاکسازی، و آماده‌سازی
• 23. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی: معیارها و روش‌ها
• 24. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 25. منابع و ابزارهای پردازش زبان طبیعی
• 26. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی گفتاری
• 27. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 28. تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 29. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 30. اخلاق و چالش‌های پردازش زبان طبیعی
• 31. آینده پردازش زبان طبیعی و روندهای نوظهور
• 32. کار با کتابخانه‌های NLP: NLTK, spaCy, Transformers
• 33. پیاده‌سازی یک پروژه پردازش زبان طبیعی پایه‌ای
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای سرعت و دقت
• 35. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌های NLP